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內容摘要：【家電資訊-家電新聞 - 行業新聞，作者：編輯】 AI大模型之火已經燒到家電行業。不久前，長虹基于大模型的智慧家電AI平臺——云 成都溫江（外圍）中高端外圍上門服務vx《189-4143》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達

【家電資訊-家電新聞 - 行業新聞，家電舉還舉作者：編輯】

　　AI大模型之火已經燒到家電行業。業擁

　　不久前，抱大必成都溫江（外圍）中高端外圍上門服務vx《189-4143》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達長虹基于大模型的模型智慧家電AI平臺——云帆正式上線;美的發布了用于家居產品的語言大模型——美言;海爾在布局HOME GPT;小米已經開啟了小愛同學的AI大模型版本測試……除了以自研大模型賦能自身產品外，如TCL、家電舉還舉海信等家電品牌也相繼宣布接入百度“文言一心”大模型。業擁在AI大模型的抱大必賦能下，智能家電不僅具備數據分析、模型行為習慣理解和自主深度學習等多種能力，家電舉還舉還在將價值延伸到更大的業擁領域。AI大模型會是抱大必補齊家電智慧圖景的最后一塊拼圖嗎?

　　家電企業心之所向

　　智能家居、智慧家電、模型智能終端……大眾對于攜帶智能前綴的家電舉還舉家電名詞并不陌生。早在互聯網概念興起的業擁上世紀末，就已經有人在思考如何將家庭設備進行廣泛連接，抱大必并實現對家庭生活的科技賦能。

　　當2016年AI深度學習概念出圈時，家電行業就沖在了前面。最具代表性的，是智能音箱的出現實現了家電智能初體驗。此后，伴隨云計算、大數據等信息技術的成熟，在傳統IoT設備開始向AIoT設備進階的成都溫江（外圍）中高端外圍上門服務vx《189-4143》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達過程中，家電產品也從單品智能向全品智能延伸。例如，除智能音箱外，加載AI模塊的掃地機器人、內嵌操作系統的智能冰箱、可交互的語音智能電視等產品紛紛出現。然而，多年過去，這些智能家電仍時常被吐槽“智商低”“不懂我”。

　　業內人士告訴記者，其根本原因在于這些智能家電更多還是響應式的被動服務，并無真正的能夠做出決策的“中樞大腦”，家電仍然沒能真正升級到AI版本。直到AI大模型開始盛行。

　　AI大模型會是補全家電智慧圖景的一塊拼圖嗎?

　　據業內人士介紹，目前，市面上的智能產品在自動語音識別(ASR)和文本轉語音(TTS)的環節已經非常成熟，但是在自然語言處理(NLP)，也就是理解指令的意思并進行處理方面有待提升。

　　而AI大模型在多輪語言分析與邏輯推演方面的能力，恰好擊中當下智能家電不夠智能的痛點。這是促使家電企業迅速向AI大模型靠攏的原因，也是家電企業的心之所向。

　　通過了解記者發現，大部分家電企業布局大模型的目的基本一致，都是希望通過大模型提升產品的實用性，優化使用場景。奧維云網(AVC)消費電子事業部研究總監劉飛認為，新的AI技術出現，能夠更好實現人與家電產品對話式交流，推動家電智能化迎來新高度。AI大模型不僅給家電智能化指出了技術發展方向，也有利于提高智能家電在用戶心中的地位。

　　有望搭建家電智能中樞的能力底座

　　AI大模型作為家電智能中樞的能力底座，讓“因人而異”與“主動智能”的升級思路變得具象。

　　“從被動到主動的跨越，智能家電需要具備數據分析、行為習慣理解和自主深度學習等多種能力。”長虹云帆產品經理劉從鋒在接受《中國電子報》記者采訪時表示，能夠深刻理解、準確識別用戶意圖的AI大模型將為這場跨越帶來巨大可能性。

　　應用大模型的智能家電系統架構圖

　　例如，在用戶觀看影視作品時，對于不了解的劇情可以進行深度追問。搭載云帆AI平臺的長虹電視智能助手“長虹小白”可基于當前電視內容找到對應的文字作品，甚至可以對當前電視內容進行摘要、概括，幫助用戶更快了解影視作品。“大模型技術為電視賦予理解力的同時，增加主動感知的人性與溫度，我認為其對用戶體驗感的提升是立竿見影的。”劉從鋒強調。

　　不久前，美的對外官宣了自研大模型——美言。顧名思義，美言的關鍵能力體現在語言控制和表達上。

　　美的集團首席AI官兼AI創新中心總經理唐劍向《中國電子報》記者介紹說，美言能很好地支持深度語義理解、上下文關聯和一句話多意圖，以往完成一連串動作，需要多次喚醒語音助手，多次下達指令，有了美言大模型只需要一次喚醒，一句話就可以搞定。

　　AI大模型可以結合用戶畫像數據，在準確判斷用戶需求后，將用戶需求按照不同類別傳遞到模型層，對應專家模型、通用大模型或行業大模型。然后，各種大小模型再支撐數據調取的精準性，并對多語義、多任務進行規劃處理，最終通過終端設備為用戶提供精準服務。

　　在大模型賦能下，家電可以將價值延伸到更大的領域。

　　家電可以是一位“老師”。基于大模型千億級參數量，長虹云帆可以快速提煉生成科學的建議，其大模型的文本生成、數學能力、多語言能力等，能夠幫助家長更好地輔導小朋友進行多種學科學習。

　　家電還可以是一名“工程師”。日前，海爾將大模型接入海爾智家大腦，融合積淀家庭數據形成海爾智家大腦HomeGPT，該模型進行了億級的家庭領域知識增強訓練，目前已經在線自學習2萬份說明書，掌握了海量家電知識。同時海爾還在進行更多生活專業領域的知識訓練，覆蓋衣食住娛康全場景。

　　如果大模型是“大腦”，那么就必須配合終端“手腳”才能真正發揮作用。業內專家告訴記者，在大模型爆火的這一年，更多人對“大模型”只聞其聲而不見其效，原因之一就在于體驗門檻高，觸點少。人們需要找到一個與AI大模型最近的載體，作為最接近人們日常生活的產品，家用電器正是絕佳的體驗入口。

　　“我們也注意到了用戶與大模型應用之間觸點較少的問題，長虹未來不只是在電視上應用長虹云帆AI平臺能力，還要陸續搭載到長虹旗下更多的智能終端。”劉從鋒表示。

　　海爾智家相關負責人也對《中國電子報》記者表示，未來，海爾智家全品類智能家電產品將接入HomeGPT，體驗全面升級。“我們將基于HomeGPT，以及搭載了HomeGPT能力的成套智能家電和場景，打造更懂用戶的智慧家庭解決方案。”

　　家電大模型落地面臨挑戰

　　家電行業雖然成為首批擁抱大模型的“體驗官”，但從技術的應用層面來看，家電品牌對于大模型的態度也存在“淺嘗輒止”的傾向。目前，家電產品廣泛應用的主要是大模型的基本語音識別和生成式人工智能(AIGC)內容生成功能，更深層次的應用還未被挖掘。

　　在業內人士看來，現階段，大模型面臨的部分客觀問題正是家電行業在應用選擇時所面臨的挑戰。

　　例如，目前大模型面臨信息安全問題。公開信息顯示，三星電子引入ChatGPT不到20天，便爆出數據外泄，如半導體設備測量數據、產品良率等。

　　奧維云網研究創新部總經理趙梅梅認為，對于電視廠商來說，首先要做好長期投入的準備，需要進行大量的基于現有內容的訓練，才能提高AIGC的輸出質量。此外，還應警惕數據合規風險、數據安全風險等問題。

　　對此，TCL實業CTO孫力也提醒，在大模型帶來的隱私問題和毒化內容等方面，應用時一定要高度謹慎，要采取措施規避有害、誤導和敏感的內容生成。“這也就是為什么家電企業在牽手AI大模型時，短期內只能碰觸到基本語音識別和AIGC內容生成方面的原因。”孫力表示。

　　另外，家電業遇到的考驗或許不僅來源于大模型，而是更為多元的技術與落地應用挑戰。

　　就現實情況而言，智能家電市場仍處于開拓階段。各類家電、家居系統與平臺間充斥著壁壘，行業割據現象嚴重。如果壁壘問題得不到有效解決，那么無論大模型對家電的智能化改造有多出眾，也還是無法真正讓用戶的智能生活得到全方位提升。

　　從需求端來看，家電的智能化是必然趨勢，但從目前的實際應用情況來看，消費者似乎對智能家電產品的熱情沒有預期高。業內人士舉例說，例如C端的智能設備，也就是我們通常說的智能家居，在推廣應用上明顯落后。

　　根據Statista的數據，當下中國智能家居滲透率僅為13%。Rakuten Insight的調查結果顯示，高達79%的擁有智能音箱的國內受訪者表示，他們使用智能音箱主要是為了搜索音樂和播放歌曲。因此，家電的智能功能的實際利用水平可能比這個數據更低。

　　業內人士認為，大模型的加入目前看來主要是為了提升了家電產品的語音交互能力，這對家電根本性能的改變有限，因此，對消費者來說能夠產生多大吸引力還有待市場驗證。

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